所以我觉得这是nlp更加难的地方 0 回复 数据小白 #18 回复于2020-03 AIStudio810258 #11 我觉得NLP要想充分的解决自然语言的问题,不如我们从根本上创造一种更像数学系统那样高效的知识表达、传递系统。自然语言本身就不完美,就是99%用又严谨、又鲁棒的数学系统模拟了自然语言系统,又有多大意义呢?我们用AI完美的揭示了“八卦”
CV和NLP的难度取决于具体问题和数据质量。两门学科都涉及到了人类智能特征的识别，处理复杂的数据结构和大量数据。在计算机视觉（CV）领域，需要处理光照、噪声、旋转和缩放等问题，而在自然语言处理（NLP）中，需要关注语义、语法、语用和歧义的挑战。此外，CV和NLP均需运用机器学习和深度学习技术，包括数...
NLP和CV发展前景 nlp和cv哪个难,word2vec一个人读书时,如果遇到了生僻的词,一般能根据上下文大概猜出生僻词的意思,而Word2Vec正是很好的捕捉了这种人类的行为。它的缺点是hicontext很小,没有使用全局的cooccur,所以实际上对cooccur的利用很少GloVe词义相近的词对贡献
cv和nlp哪个难 nlp和cv哪个简单 此文最大的贡献,可能是在NLP和CV两大领域之间架起了一座更简便的桥梁。 此前,大名鼎鼎的GPT和BERT已经将大型自然语言处理(NLP)模型的性能提升到了一个新的高度。 直观点讲,就是事先遮住一些文本片段,让AI模型通过自监督学习,通过海量语料库的预训练,逐步掌握上下文语境,把这些被...
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6. 结论和未来方向 0. 摘要 基于Transformer 架构的大型模型在人工智能中发挥着越来越重要的作用,特别是在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV)领域。模型压缩方法减少它们的内存和计算成本,这是在实际设备上实现 Transformer 模型的必要步骤。鉴于 Transformer 的独特架构,其中包括交替的注意力和前馈神经网络(FFN)模块,...
1.2 NLP任务举例 从语音处理到语义解释和语篇处理,自然语言处理任务的level是不同的。不同level如下: 简单: 拼写检查 关键词搜索 同义词搜索 中等: 解析来自网站、文档等的信息 困难: 机器翻译(英译汉) 语义分析(查询语句的意思) 共指关系(比如“他”或“它”指的是否为给定的文档) ...
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